要約:
- ジェネレーティブAIを導入する際の共通の落とし穴を避けるために、大規模な導入プロジェクトから得られた実践的な知見が重要。
- 専門家によると、ジェネレーティブAIを導入することで生産性が向上し、ハーバードの調査によると、専門家のタスクやシニアリティによって、生産性が最大43％向上する可能性がある。
- ジェネレーティブAIの導入には、様々な課題があり、特に専門家の態度や期待の不一致、実際のプロジェクト条件の複雑さが障害となる。
- 導入を促進するために、専門家の態度や能力を評価するための調査や評価を行うことが重要。
- 導入の進行状況を追跡するために、客観的および主観的なメトリクスを使用し、それらの結果を比較することで相関関係を見出すことができる。
考察:
ジェネレーティブAIの導入には多くの課題がありますが、専門家の態度や期待を理解し、適切な計画を立てることが成功の鍵となります。導入プロセスにおいては、客観的なメトリクスと主観的なメトリクスの両方を使用して、生産性向上に寄与する要因を特定することが重要です。また、実際のプロジェクトにおいては、データのクリーンアップやチームの採用状況など、様々な側面に注意を払いながら進めることが必要です。
元記事: https://builtin.com/artificial-intelligence/generative-ai-implementation